地图创建和定位是移动机器人研究中的两个核心问题,是其实现自主导航的基础。本文主要研究了在未知环境中,以激光测距仪为主要数据源的移动机器人地图创建与定位的问题。　　 地图构建首先要解决环境信息的有效描述和融合的问题。本文在仔细研究激光测距仪URG04-Lx的测量特性的基础上,采用计算反射比例的方法描述栅格中反射激光束和穿越激光束的次数信息,建立基于反射的单帧激光数据的栅格地图以及全局反射栅格地图。大量实验和数据验证了该方法的可行性和有效性,且具有很好的准确度和鲁棒性。　　 特征提取是地图匹配和定位的参考信息。针对室内及走廊等准结构化环境中特征提取的问题,本文提出区域分割、线段提取和直线段拟合三个步骤完成特征地图的创建。采用Split-and-Merge(SAM)方法完成线段提取,采用最小二乘拟合算法拟合直线,获取线段参数以及拐点信息作为环境匹配的参照信息。并采用提取的线段特征进行机器人定位。针对栅格地图中障碍物边缘点和孤立点,采用Sobel算子提取障碍物的边界信息,通过行列扫描梯度算子获取局部最大值,得到障碍物的边界点坐标信息,从而估算障碍物中心坐标。以室内、走廊为环境做了大量实验,验证了算法的有效性。　　 针对里程计的累积误差造成机器人位姿偏差的问题,本文采用迭代最近点(ICP)扫描匹配算法,直接利用原始的传感器数据进行匹配定位,纠正了定位的累计误差,实现了机器人的精确定位；分析了ICP算法性能影响因素。大量的实验结果验证了该算法具有较高的鲁棒性和有效性。